[发明专利]一种信息推荐方法、装置、设备及介质在审
申请号: | 201810994930.1 | 申请日: | 2018-08-29 |
公开(公告)号: | CN109214919A | 公开(公告)日: | 2019-01-15 |
发明(设计)人: | 傅桔选;尹方亮;郭锐 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06Q40/04 | 分类号: | G06Q40/04;G06F16/9535 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 郭润湘;李娟 |
地址: | 518044 广东省深*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 备选 信息推荐 热门 历史交易数据 调用 互联网技术 数据分析 行业数据 行业投资 准确度 分析 进程 应用 | ||
本发明公开了一种信息推荐方法、装置、设备及介质,应用于互联网技术领域,用以解决现有技术中的信息推荐方法存在准确度较低的问题。具体为:调用行业数据分析进程对各个行业各自对应的第一历史交易数据进行分析,得到存在羊群效应的多个行业并作为备选行业;调用类型数据分析进程对各个备选行业各自对应的第二历史交易数据进行分析,得到各个备选行业各自包含的指定类型成分股的数目;根据各个备选行业各自包含的指定类型成分股的数目,选取热门行业并显示。这样,根据羊群效应和包含的指定类型成分股的数目来选取热门行业,使得选取出的热门行业既符合当前行业投资趋势,也符合设定要求,从而提高了热门行业推荐的准确性。
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,尤其涉及一种信息推荐方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着互联网技术的不断发展,个性化推荐成为了各个领域的研究热点。在证券领域,为了向用户提供股票投资参考,实现智能选股、智能诊股等功能,热门行业的推荐应运而生。
目前,大多数的热门行业推荐方法都是单一地利用历史收益率排名或者历史轮动规律等,来预测热门行业并推荐给用户,会造成推荐给用户的热门行业的准确率不高等问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种信息推荐方法、装置、设备及介质,用以解决现有技术中的热门行业推荐方法存在准确度较低的问题。
本发明实施例提供的具体技术方案如下:
本发明实施例提供了一种信息推荐方法,包括:
接收到信息推荐请求时,从历史交易信息数据库中查询各个行业各自对应的第一历史交易数据;
调用行业数据分析进程对各个行业各自对应的第一历史交易数据进行分析,得到存在羊群效应的多个行业并作为备选行业;
从历史交易信息数据库中查询各个备选行业各自对应的第二历史交易数据;
调用类型数据分析进程对各个备选行业各自对应的第二历史交易数据进行分析,得到各个备选行业各自包含的指定类型成分股的数目;
根据各个备选行业各自包含的指定类型成分股的数目,从各个备选行业中选取热门行业并显示。
在本发明实施例提供的信息推荐方法中,调用行业数据分析进程对各个行业各自对应的第一历史交易数据进行分析,得到存在羊群效应的多个行业并作为备选行业,包括调用行业数据分析进程执行以下操作:
根据各个行业各自对应的第一历史交易数据,确定各个行业在第一时间范围内各自对应的行业平均日收益率序列和行业收益率绝对偏差序列;
对各个行业各自对应的行业平均日收益率序列和行业收益率绝对偏差序列进行分析,得到各个行业各自对应的行业平均日收益率与行业收益率绝对偏差之间的映射关系;
从各个行业中,选取对应的映射关系为非线性映射关系的行业作为备选行业。
在本发明实施例提供的信息推荐方法中,根据各个行业各自对应的第一历史交易数据,确定各个行业在第一时间范围内各自对应的行业平均日收益率序列和行业收益率绝对偏差序列,包括:
对各个行业各自对应的第一历史交易数据进行分析,得到各个行业各自包含的各个成分股在第一时间范围内的成分股日收益率序列;
根据各个行业各自包含的各个成分股在第一时间范围内的成分股日收益率序列,确定各个行业在第一时间范围内各自对应的行业平均日收益率序列;以及,
根据各个行业各自包含的各个成分股在第一时间范围内的成分股日收益率序列以及各自对应的行业平均日收益率序列,确定各个行业在第一时间范围内各自对应的行业收益率绝对偏差序列。
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